随笔分类 -  面试准备

摘要：SGD:现在的SGD一般都指mini-batch gradient descent 最小批量梯度下降 缺点：（正因为有这些缺点才让这么多大神发展出了后续的各种算法） 选择合适的learning rate比较困难 - 对所有的参数更新使用同样的learning rate。对于稀疏数据或者特征，有时我们 阅读全文

摘要：ALS算法描述： 1、ALS算法用来补全用户评分矩阵。由于用户评分矩阵比较稀疏，将用户评分矩阵进行分解，变成V和U的乘积。通过求得V和U两个小的矩阵来补全用户评分矩阵。 2、ALS算法使用交替最小二乘法来进行求解。 3、ALS分为显示反馈和隐式反馈两种。显示反馈是指用户有明确的评分。对于商品推荐来说 阅读全文

摘要：Baggging 和Boosting都是模型融合的方法，可以将弱分类器融合之后形成一个强分类器，而且融合之后的效果会比最好的弱分类器更好。 Bagging: 先介绍Bagging方法： Bagging即套袋法，其算法过程如下： 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping 阅读全文

摘要：ROC曲线： roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 ROC曲线的横轴： 负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Specifi 阅读全文

摘要：面试时被问到spark RDD的宽窄依赖，虽然问题很简单，但是答得很不好。还是应该整理一下描述，这样面试才能答得更好。 看到一篇很好的文章，转载过来了。感觉比《spark技术内幕》这本书讲的好多了。 原文链接：https://www.jianshu.com/p/5c2301dfa360 1.窄依赖 阅读全文